国家教育部博士点基金(20040147006)
- 作品数：3 被引量：20H指数：3
- 相关作者：高学东鄂旭喻斌陈益国宏伟更多>>
- 相关机构：辽宁工学院北京科技大学辽宁工程技术大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金教育部“春晖计划”国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种不完备信息表的预处理方法被引量：3
- 2006年
- 针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的.
- 鄂旭高学东邵良杉叶柏青
- 关键词：粗糙集信息熵属性约简离散化
- 基于扫描向量的属性约简方法被引量：13
- 2006年
- 针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的.
- 鄂旭高学东喻斌
- 关键词：粗糙集信息表属性约简
- 一种基于粗糙集的聚类算法被引量：6
- 2007年
- 针对传统聚类算法受数据空间分布影响大且效率较低的问题,提出一种应用粗糙集理论的聚类算法。以信息表中条件属性与决策属性的一致性原理为基础,以数据超立方体、信息熵实现数据属性约简和离散化。在此基础上,利用集合特征向量加法法则运算,只需扫描一次信息表就可实现对数据对象的聚类划分。实验结果表明该算法是有效可行的。
- 鄂旭高学东陈益国宏伟
- 关键词：粗糙集聚类属性约简离散化
